神经网络与模糊神经网络

BP神经网络和POS神经网络是两种常见的神经网络模型，在计算机科学领域有着重要的应用。BP神经网络是一种前馈式人工神经网络，通过反向传播算法进行训练，可用于解决分类、回归和模式识别等问题。而POS神经

认知科学提出了，模糊性是人在认知客观世界的思维发应中形成的，本书重点介绍了模糊性与神经网络之间的相关技术。

Cluster Analysis Based on Fuzzy and Neural Networks

BP（BackPropagation）神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称

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bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码BP神经网络用于预测使用平台-Matlab7.0数据为1986年到2000年的交通量，网络为3输入，1输出15组数据，其中9组为正常训练数据，3组为

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人工神经网络 适合神经网络学习的问题 多层网络和反向传播算法

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